Segmentacija pljučnega žilja in sapnika z metodami umetne inteligenceKurinčič, Teja (Avtor) Žibert, Janez (Mentor) Fošnarič, Miha (Recenzent) magistrska delaradiološka tehnologija3D SlicerMONAI LabelsegmentacijaradiologijaCTpljučno žiljesapnikUvod: Segmentacija ima ključno vlogo pri analizi medicinskih slik, saj omogoča delitev slike na več segmentov oziroma smiselnih struktur, kar olajša njeno nadaljnjo obdelavo in interpretacijo. 3D Slicer je brezplačna, odprtokodna programska oprema, namenjena vizualizaciji, obdelavi in segmentaciji medicinskih slik. Med njegovimi razširitvami so tudi MONAI Label, MONAI Auto3DSeg in TotalSegmentator, ki so namenjeni avtomatski segmentaciji z uporabo umetne inteligence. Namen: Namen magistrske naloge je opredeliti pomembnost segmentacije v radiologiji in primerjati polavtomatske ter avtomatske metode segmentacije, ki jih program 3D Slicer ponuja za pljučno žilje in sapnik. Metode dela: Uporabljena je bila deskriptivna in eksperimentalna metoda dela. Prvi del naloge temelji na pregledu obstoječe literature, drugi del na praktični izvedbi segmentacij. Za izvedbo tega dela smo na delovno postajo namestili prosto dostopen program 3D Slicer in dodali razširitve MONAI Label, MONAI Auto3DSeg ter TotalSegmentator. Referenčne segmentacije smo izvedli s polavtomatsko metodo povečevanja območij v programu 3D Slicer, ostale segmentacije pa z uporabo navedenih modelov. Ovrednotili smo učinkovitost pridobljenih segmentacij z izračunom koeficienta Dice. Rezultati: Avtomatski modeli v programu 3D Slicer omogočajo bistveno hitrejšo segmentacijo v primerjavi s polavtomatsko metodo povečevanja območij. Mediana polavtomatske segmentacije pljučnega žilja je znašala 51,0 minut [42,8; 55,5], mediana časa segmentacije sapnika pa 31,0 minut [26,3; 35,0]. Modeli so avtomatsko segmentacijo opravili v nekaj minutah in tako skrajšali čas segmentacije od 2-krat do 16-krat, odvisno od modela. Vrednosti koeficienta Dice pri segmentaciji pljučnega žilja so bile nekoliko raznolike. Najbolj uspešna sta bila modela TotalSegmentator (mediana 0,80 [0,77; 0,81]) in MONAI Label – wholeBody (mediana 0,83 [0,72; 0,86]). Pri segmentaciji sapnika so vsi modeli dosegali dobre koeficiente Dice. Najboljše rezultate sta dosegala modela Auto3DSeg Lungs (mediana 0,84 [0,82; 0,86]) in Auto3DSeg Mediastinal Anatomy TS2 (mediana 0,83 [0,81; 0,85]). Razprava in zaključek: 3D Slicer predstavlja zanesljivo, hitro in dostopno orodje za podporo pri obdelavi ter označevanju dihalnih anatomskih struktur. Segmentacija sapnika je bila natančna in dokaj preprosta, medtem ko segmentacija pljučnega žilja še zahteva optimizacijo modelov. Uporaba avtomatskih modelov segmentacije lahko bistveno prihrani čas radiologov, optimalen pristop v klinični praksi pa predstavlja kombinacija avtomatske segmentacije in strokovne validacije s strani radiologa.[T. Kurinčič]20262026-01-28 07:45:43Magistrsko delo/naloga178454UDK: 616-07VisID: 158403COBISS_ID: 266374403sl